남한과 일본의 임연군란 비교 연구

정용규,김종원 한국생태학회 1998 Journal of Ecology and Environment Vol.21 No.1

A comparative analysis on mantle communities in South Korea and Japan was carried out. The study was accomplished by using syntaxa and hierarchical system of mantle communities in South Korea and Japan through Zurich-Montpellier School's method, and also achieved comparison on syntaxonomy, synecology, syndynamics and syngeography between two countries. Mantle communities in South Korea and Japan were defined to the Rosetea multilorae representing mantle vegetation in Northeast Asia. Mantle communities in Japan showed much diverse than those in South Korea. Mantle communities in South Korea and Japan considerably corresponded between the two. Results of the current study will make possible to accumulate qualitative $\bullet$quantitative informations on mantle communities in Northeast Asia. And the subsidiary knowledge from this study will provide practical data on comparative analysis about whole mantle communities in Northeast Asia.

바이오메트릭스 기술을 이용한 병원보안시스템

정용규,강정석 한국인터넷방송통신학회 2011 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.11 No.2

최근 개인정보 보안의 중요성이 높아짐에 따라 보안 방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 바이오메트릭스를 이용한 보안 시스템을 많이 연구 중인데, 특히 바이오메트릭스 기술을 이용한 인식은 인식률과 보안성에 있어서 매우 뛰어나다. 최근 병원의 의사 및 임직원에 대한 출입 보안이 강조 되고 있지만 유출이 쉬운 직원카드에 의한 출입 관리 시스템이 대부분이다. 기존에 나온 홍채인식을 이용한 연구의 문제점은 정확한 홍채 인식 알고리즘과 노이즈를 제거하기 위한 전처리 방법의 부정확성으로 인해 인식률이 떨어지는데 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 암호화 방식의 단점을 보완하기 위하여 생체 인식 중 인식률이 뛰어난 홍채 인식을 사용하여 병원에서의 출입 기록 관리 시스템에 적용한다. 또한 기존 방식에 비해 인식률을 높이기 위해 전처리 과정 시 눈썹 추출 마스크에 선 성분 마스크를 추가하여 정확한 전처리 방법을 제안하고 이에 따라 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. Recently increasing importance of information security, personal security is reseached. Among them, biometrics research is very good at recognition and security particularly in terms of iris recognition. Recent hospital physicians and employees for access control is emphasized. But most of them, easy-employee card access control systems are used. It has difficulties of iris recognition on the issue of accurate iris recognition algorithm to eliminate noise and inaccuracy of pretreatment methods for recognition from existing research. Therefore, this paper complements existing encryption methods to the disadvantages of biometric iris recognition using high-access records in the hospital management system is applied. In addition to conventional pretreatment process to increase recognition eyebrows when mask line component added to the extraction mask, the correct preparation method, and accordingly proposed to improve the recognition of records management systems offer access to the hospital.

Predicting Discharge Rate of After-care patient using Hierarchy Analysis

정용규,김희완,강민수 국제문화기술진흥원 2016 International Journal of Advanced Culture Technolo Vol.4 No.2

In the growing data saturated world, the question of “whether data can be used” has shifted to “can it be utilized effectively?” More data is being generated and utilized than ever before. As the collection of data increases, data mining techniques also must become more and more accurate. Thus, to ensure this data is effectively utilized, the analysis of the data must be efficient. Interpretation of results from the analysis of the data set presented, have their own on the basis it is possible to obtain the desired data. In the data mining method a decision tree, clustering, there is such a relationship has not yet been fully developed algorithm actually still impact of various factors. In this experiment, the classification method of data mining techniques is used with easy decision tree. Also, it is used special technology of one R and J48 classification technique in the decision tree. After selecting a rule that a small error in the "one rule" in one R classification, to create one of the rules of the prediction data, it is simple and accurate classification algorithm. To create a rule for the prediction, we make up a frequency table of each prediction of the goal. This is then displayed by creating rules with one R, state-of-the-art, classification algorithm while creating a simple rule to be interpreted by the researcher. While the following can be correctly classified the pattern specified in the classification J48, using the concept of a simple decision tree information theory for configuring information theory. To compare the one R algorithm, it can be analyzed error rate and accuracy. One R and J48 are generally frequently used two classifications…

기계학습기법을 통한 불임환자 데이터의 종속성 분석

정용규,강희규,박원일 凡石學術奬學財團 2002 凡石學術論文集 Vol.6 No.1

A large amount of data is obtained from patients seeking to achieve pregnancy through medical treatment. The data evolved from infertility treatment must be considered in many aspects about their characteristics and it is often difficult to find the cause of the problem due to many unexplained factors involved with infertility. The complexity of data makes it difficult for specialists to decide the correct therapy to approach. This paper presents our empirical research in Bayesian network. We constructed a Bayesian network and intestigated the utiity of the Bayesian network in identifying the relations between the factors affecting medically assisted conception. The Bayesian network classifier derived from the field data corresponds to confirms the domain knowledge that the age of female partner and the total number of embryo transferred play the key role in pregnancy. Applied to test cases for predicting target value of pregnancy, the Bayesian network shows the highest accuracy rate compared to heuristic and Naive-Bayes network classifiers.

유전자 알고리즘을 이용한 웹 검색 랭킹방법

정용규,한송이 한국인터넷방송통신학회 2010 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.10 No.3

검색엔진을 사용하는 이용자의 정보 즉 선호도에 따른 지속적인 피드백으로 검색 결과의 랭킹을 향상시켜 유연한 검색이 가능하게 하는 방법에는 학습된 인공 신경망을 이용한다. 인공 신경망 학습은 신경망이 여러 다른 검색어로 학습된 후 다른 사용자들이 과거에 실제 검색했던 결과를 좀 더 반영하기 위한 것이다. 가중치의 지속적인 변경을 위해서는 네트워크에서 역방향으로 움직이면서 가중치를 변경하는 역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 그러나 이러한 학습은 초기에는 훈련데이터에 적합한 성능을 보이나 학습의 횟수가 증가할수록 점점 과대적합되는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 최적화해야 할 개체가 많을 때 강한 장점을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 적용하여 검색어에 관련성이 높은 페이지들 유연하게 랭킹하기 위해 URL리스트를 개체로 랜덤으로 선택하여 학습하는 기법을 제안한다. Using artificial neural network to use a search preference based on the user's information, the ranking of search results that will enable flexible searches can be improved . After trained in several different queries by other users in the past, the actual search results in order to better reflect the use of artificial neural networks to neural network learning. In order to change the weights constantly moving backward in the network to change weights of backpropagation algorithm. In this study, however, the initial training, performance data, look for increasing the number of lessons that can be overfitted. In this paper, we have optimized a lot of objects that have a strong advantage to apply genetic algorithms to the relevant page of the search rankings flexible as an object to the URL list on a random selection method is proposed for the study.

효율적인 의료진단을 위한 앙상블 분류 기법

정용규,허고은 한국인터넷방송통신학회 2010 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.10 No.3

의료 데이터 마이닝의 목적은 효율적인 알고리즘 및 기법을 통하여 각종 질병을 예측 분류하고 신뢰도를 높이는데 있다. 기존의 연구로 단일모델을 기반으로 하는 알고리즘이 존재하며 나아가 모델의 더 좋은 예측과 분류 정확도를 위하여 다중모델을 기반으로 하는 앙상블 기법을 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 의료데이터의 보다 높은 예측의 신뢰도를 위하여 기존의 앙상블 기법에 사분위간 범위를 적용한 I-ENSEMBLE을 제안한다. 갑상선 기능 저하증 진단을 위한 데이터를 통해 실험 적용한 결과 앙상블의 대표적인 기법인 Bagging, Boosting, Stacking기법 모두 기존에 비해 현저하게 향상된 정확도를 나타내었다. 또한 기존 단일모델 기법과 비교하여 다중모델인 앙상블 기법에 사분위간 범위를 적용했을 때 더 뚜렷한 효과를 나타냄을 확인하였다. The purpose of medical data mining for efficient algorithms and techniques throughout the various diseases is to increase the reliability of estimates to classify. Previous studies, an algorithm based on a single model, and even the existence of the model to better predict the classification accuracy of multi-model ensemble-based research techniques are being applied. In this paper, the higher the medical data to predict the reliability of the existing scope of the ensemble technique applied to the I-ENSEMBLE offers. Data for the diagnosis of hypothyroidism is the result of applying the experimental technique, a representative ensemble Bagging, Boosting, Stacking technique significantly improved accuracy compared to all existing, respectively. In addition, compared to traditional single-model techniques and ensemble techniques Multi modeling when applied to represent the effects were more pronounced.

베이지안 망에 기초한 불임환자 임상데이터의 분석

정용규,김인철,Jung, Yong-Gyu,Kim, In-Cheol 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.5

본 논문에서는 베이지안 망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 분석 실험을 전개하였다. 이 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호의존성을 분석해보고, 또 NBN, BAN, GBN 등 제약조건이 다른 다양한 유형의 베이지안 망 분류기들의 분류성능을 서로 비교해보았다. 그리고 우리는 이와 같은 실험을 통해 임신가능여부(Clin)에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인들로 증상(IND), 약물치료법(stimulation), 여성의 나이(FA), 미세조작 난자의 수(ICT), Wallace 사용여부(ETM) 등 5개의 특성들을 가려낼 수 있었고, 이 요인들간의 상호 의존성도 찾아낼 수 있었다. 또 서로 다른 유형의 베이지안 망 분류기들 중에서 요인들간의 상호의존관계를 허용하는 좀 더 일반적인 BAN과 GBN 등이 그렇지 못한 NBN에 비해 상대적으로 더 높은 분류 성능을 보여준다는 것을 확인하였다. 또 결정트리와 k-최근접 이웃과 같은 다른 분류기들과의 성능 비교를 통해, 임상 데이터의 특성상 확률적 표현과 추론에 기초한 베이지안 망 분류기들이 보다 높은 성능을 보여준다는 사실도 확인할 수 있었다. 또 본 논문에서는 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특성들로 특성집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특성 축소방법이 베이지안 망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. In this paper, we conducted various experiments with Bayesian networks in order to analyze clinical data of infertility patients. With these experiments, we tried to find out inter-dependencies among important factors playing the key role in clinical pregnancy, and to compare 3 different kinds of Bayesian network classifiers (including NBN, BAN, GBN) in terms of classification performance. As a result of experiments, we found the fact that the most important features playing the key role in clinical pregnancy (Clin) are indication (IND), stimulation, age of female partner (FA), number of ova (ICT), and use of Wallace (ETM), and then discovered inter-dependencies among these features. And we made sure that BAN and GBN, which are more general Bayesian network classifiers permitting inter-dependencies among features, show higher performance than NBN. By comparing Bayesian classifiers based on probabilistic representation and reasoning with other classifiers such as decision trees and k-nearest neighbor methods, we found that the former show higher performance than the latter due to inherent characteristics of clinical domain. finally, we suggested a feature reduction method in which all features except only some ones within Markov blanket of the class node are removed, and investigated by experiments whether such feature reduction can increase the performance of Bayesian classifiers.

기계학습기법을 통한 불임환자 데이터의 종속성 분석

정용규,강희규,박원일 凡石學術奬學財團 2002 凡石學術論文集 Vol.6 No.-

AVRCP 기반의 블루투스 핸즈프리를 위한 음향반향제거기 설계

정용규,김경웅 한국인터넷방송통신학회 2009 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.9 No.4

근래에 들어 많은 A/V 제품들이 AVRCP의 프로파일을 적용하여 모바일 환경에 맞게 기술이 적용되고 있다. AVRCP는 고품질의 A/V 제품들을 제어하기 위한 표준인터페이스를 제공한다. 이러한 AVRCP는 A2DP와 VDP 기술과 함께 모든 A/V장비들을 손쉽게 사용할 수 있기 때문에 특히 모바일 디바이스에서 콘트롤러와 타겟을 블루투스와 함께 적용해서 활용될 수 있다. 모바일 환경에서 블루투스 기술은 이동성은 물론 소형화와 복합화를 가능케 한다. 이런 불루투스를 적용할 경우 기존의 적외선방식의 리모콘에서 수행했던 것처럼, 콘트롤러를 통해 사용자가 원하는 기능을 A/V 장비에게 손쉽게 전달할 수 있다. 이런 원격 콘트롤러는 이런 AVRCP 프로토콜을 활용해서 A/V를 제어할 수 있도록 설계되어있다. 이런 AVRCP 표준을 적용한 핸즈프리같은 제품에 일반적으로 제기되고 있는 음향반향의 문제를 제거할 수 있도록 개선된 DSP를 설계하였다. Recently most of A/V devices are being adopted hi-tech of AVRCP and changed to mobile environment. AVRCP is designed to provide a standard interface to control A/V devices, hi-fi equipment, or others to allow a single remote control or other device to control all the A/V equipment to which a user has access. It may be used in concert with A2DP or VDP. The AVRCP defines two roles, that of a controller and target device. In AVRCP, the controller translates the detected user action to the A/V control signal, and then transmits it to a remote Bluetooth enabled device. It can be small and mixed mobile devices using bluetooth technologies. The functions available for a conventional infrared remote controller can be realized in this protocol. The remote control described in this protocol is designed specifically for A/V control only. We designed new DSP using Adaptive Acoustic Echo Canceller for bluetooth hands free based this AVRCP standard specifications.

임연군락의 분포 특성

정용규,김원,Jung, Yong-Kyoo,Kim, Woen 한국생태학회 1998 Journal of Ecology and Environment Vol.21 No.1

The distributional characteristics about 8 syntaxa of mantle communitly (Mantelgesellschaften) in South Korea was studied. This study was carried out by geographic and bioclimatic analysis on 326 phytosociological releves on the basis of syntaxonomy and hierarchical system of mantle community already obtained from Zurich-Montpellier School's method, which involves direct analysis on the latitude, altitude, annual mean temperature and the lowest temperature of each site. The distributional characteristics of mantle communities in South Korea appeared from South to North in the order of Mallotetum japonicae, Clerodendretum trichotomae, Akebietum quinatae, Lonicero-Puerarietum lobatae, Spiraetum salicifoliae. Dioscoreo-Actinidietum argutae, Sorbarietum stellipilae and Tripterygietum regelii. It is suggested that the information (syntaxonomical, floral, geographic and bioclimatic data) of Japan, North Korea and China is essential to determine the distributional characteristics of mantle community in Korean Peninsula.